Borsa Tahmini (Proje-9)

PyCaret, Python'da makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştiren, açık kaynaklı, az kodlu bir makine öğrenimi kitaplığıdır.

Giriş :

Borsa doğası gereği doğrusal değildir ve borsa üzerine araştırma son yıllarda en önemli konulardan biri olmuştur. İnsanlar bir tür tahmine dayalı olarak borsalara yatırım yaparlar. Oldukça karmaşık ve zorlu bir süreç olan borsa işinde tahmin çok önemli bir rol oynamaktadır.

prosedür:

1. Gerekli Paketleri Kurun ( Pycaret, Jinja2 )
2. Gerekli Kitaplıkları İçe Aktar ( Jinja2, Numpy, Pandas, sklearn )
3. Veri kümesini yükle ve verileri oku
4. Tarihi Dizin olarak ayarla
5. Veri kümesinin bir kopyasını oluşturun
6. Verileri Özellik veri kümesinde depolayın ve Hedef Sütununa Ekleyin
7. Hedefi bir Değişkende Dizi Olarak Saklayın
8. Verileri Eğitim ve Teste Bölün
9. Train Data'yı Alın ve DataFrame'e Dönüştürün
10. Test Verilerini Alın ve bir dataFrame'e Dönüştürün
11. Kurulumu Başlat
12. Birden Çok Model Üzerinde Eğitim Yapın ve Bunları Karşılaştırın
13. Modeli Oluştur
14. Tahminleri Alın

Çözüm :

Tüm araçlar, regresyon ve sınıflandırma algoritmalarını destekler, böylece kullanıcılar aşinalıklarına ve kolaylıklarına göre herhangi bir aracı seçebilirler. Verilerden bilgi çıkarmaya ve tüketiciye yatırımlar konusunda tavsiyelerde bulunmak için bir tahmin gerçekleştirmeye yardımcı olur.